姜蘭芳，李曉麗，曹 勇，馬小飛，王 敏，郝建宇，張定一，姬虎太*

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥研究所，山西 臨汾 041000）

小麥（L.）是我國三大糧食作物之一，它是面包、餅干、面食和其他烘焙食品的主要原料。面粉的用途取決于它的化學(xué)成分和面粉各成分之間的相互作用所產(chǎn)生的特性。面粉的性質(zhì)與小麥的品質(zhì)有關(guān)，而農(nóng)藝、遺傳學(xué)、碾磨和烘焙條件是影響小麥品質(zhì)和最終產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素。在分析面筋強(qiáng)度和面粉特性方面，面團(tuán)流變學(xué)方法如吹泡儀、粉質(zhì)儀、攪拌儀、拉伸儀等已被常規(guī)地作為可靠的質(zhì)量檢測技術(shù)。然而，這些檢測方法雖然具備較高的精確度，但是存在著價(jià)格昂貴、操作繁瑣等問題。同時(shí)，對(duì)于常規(guī)檢測方法而言，完成小麥籽粒的完整特性檢測需要大約3 h，而且需要小麥籽粒的樣品量也較大。由于小麥新品種選育過程中，苗頭品系種子量有限，進(jìn)行常規(guī)品質(zhì)檢測受限，此外，對(duì)于小麥糧食質(zhì)量評(píng)估的過程過長，驗(yàn)收進(jìn)入磨粉的階段也很長，因此開發(fā)出一種高效、快速的檢測方法對(duì)小麥質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

布拉班德公司最新開發(fā)的基于剪切的面筋聚集儀測試（GlutoPeak test，GPT）對(duì)這一領(lǐng)域寄予厚望，該測試是一種基于剪切的快速測定面筋聚集特性的方法。在測試過程中，面粉的面筋形成了一個(gè)網(wǎng)，并對(duì)攪拌槳產(chǎn)生了阻力。通過測定阻力與時(shí)間反映面粉的面筋品質(zhì)特性，它記錄了面筋網(wǎng)絡(luò)形成和破壞過程中力矩變化，主要優(yōu)點(diǎn)是快速、需要樣品量少，易于操作。研究表明，面筋聚集儀可以預(yù)測與面團(tuán)攪拌穩(wěn)定性、延展性和韌性相關(guān)的常規(guī)小麥的潛在品質(zhì)，還可作為一種有效的硬粒小麥品質(zhì)篩選工具。面筋聚集儀參數(shù)與面筋品質(zhì)及面團(tuán)流變學(xué)特性之間存在顯著的相關(guān)性，已被證明對(duì)小麥育種和加工具有重要的應(yīng)用價(jià)值。雖然國外已有許多關(guān)于面筋聚集儀的應(yīng)用以及一些和小麥常規(guī)檢測參數(shù)的相關(guān)性研究的報(bào)道，但國內(nèi)的相關(guān)研究有限，且這些研究主要是針對(duì)種質(zhì)之間的差異，而且均未深化得出一套合適的、客觀的驗(yàn)證其作為快速評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)可行性的方法。

為此，本實(shí)驗(yàn)遴選81 份小麥材料為研究對(duì)象，對(duì)其測定面筋聚集特性指標(biāo)峰值時(shí)間、峰值扭矩、峰前值、峰后值、啟動(dòng)能量、穩(wěn)定能量、聚集能量和常規(guī)檢測的籽粒品質(zhì)、面粉品質(zhì)和面團(tuán)品質(zhì)等33 個(gè)品質(zhì)性狀指標(biāo)參數(shù)，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合相關(guān)性分析、主成分分析（principal components analysis，PCA）及正交偏最小二乘（orthogonal partial least squares，OPLS）法等多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)展開綜合評(píng)價(jià)，以期明確基于面筋聚集儀測定的快速預(yù)測小麥品質(zhì)的可行性，旨在為小麥育種、加工及其面粉制品的質(zhì)量分析和質(zhì)量控制提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 材料

供試材料包括品育8012、晉麥84、晉麥95、濟(jì)麥22、魯原502、山農(nóng)22、邯麥19、石農(nóng)086、品育8161、晉麥92號(hào)、運(yùn)旱618、品育8155、舜麥1718、煙農(nóng)1212，運(yùn)旱139-1、長6197、晉麥47、煙農(nóng)999、濟(jì)麥44、濟(jì)麥23、石4366、晉太102、太412、長麥251、長6990共25 份近年山西主栽小麥品種和56 份高代品系材料，分別編號(hào)1～81。種植于山西省臨汾市山西農(nóng)業(yè)大學(xué)小麥研究所試驗(yàn)基地，播種期在當(dāng)?shù)剡m宜的播期范圍內(nèi)。采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，2 行區(qū)，行長3.0 m，3 次重復(fù)。

1.2 儀器與設(shè)備

7200近紅外谷物品質(zhì)分析儀、SKCS4100單籽粒谷物特性測定儀、2200面筋指數(shù)儀 瑞典Perten公司；小型實(shí)驗(yàn)?zāi)シ蹤C(jī)、880508沉降值測定儀、810130電子粉質(zhì)儀、860704拉伸儀、GlutoPeak面筋聚集儀 德國 Brabender公司；RVA-supers 3快速黏度分析儀 澳大利亞新港科學(xué)儀器公司。

1.3 方法

蛋白質(zhì)含量：根據(jù)GB/T 24899ü2010《糧油檢驗(yàn) 小麥粗蛋白質(zhì)含量測定 近紅外法》采用近紅外谷物品質(zhì)分析儀測定；籽粒硬度指數(shù)、粒徑、千粒質(zhì)量：參照美國谷物化學(xué)協(xié)會(huì)AACC No. 55-31標(biāo)準(zhǔn)，采用單籽粒谷物特性測定儀測定；容重：根據(jù)GB/T 5498ü2013《糧油檢驗(yàn) 容重測定》，采用谷物容重器測定；濕面筋含量、干面筋含量及面筋指數(shù)：參照AACC Method 38-12A標(biāo)準(zhǔn)方法，采用自動(dòng)面筋洗滌系統(tǒng)進(jìn)行測定；沉降值：根據(jù)GB/T 15685ü2011《糧油檢驗(yàn) 小麥沉淀指數(shù)測定SDS法》采用沉降值測定儀測定；粉質(zhì)參數(shù)：根據(jù)GB/T 14614ü2019《糧油檢驗(yàn) 小麥粉面團(tuán)流變學(xué)特性測試 粉質(zhì)儀法》，采用粉質(zhì)儀測定；拉伸參數(shù)：根據(jù)GB/T 14615ü2019《糧油檢驗(yàn) 小麥粉面團(tuán)流變學(xué)特性測試 拉伸儀法》，采用拉伸儀測定；小麥面粉黏度特性：根據(jù)LS/T 6101ü2002《谷物黏度測定快速黏度儀法》，采用快速黏度分析儀測定；面筋聚集特性參數(shù)：參照Chandi等的方法，測試條件：小麥粉9.0 g（14%），純化水9.0 g，轉(zhuǎn)速2 750 r/min，溫度36 ℃，時(shí)間10 min，時(shí)間依情況可以適當(dāng)縮短，采用面筋聚集儀測定。面筋聚集儀測試圖譜見圖1，所測定各項(xiàng)指標(biāo)及釋義見表1。

表1 面筋聚集儀各項(xiàng)參數(shù)及其釋義Table 1 Indices characterized by GlutoPeak and their definitions

圖1 面筋聚集儀測試圖譜Fig.1 GlutoPeak graphs of samples

面筋聚集儀通過測量麥谷蛋白和麥膠蛋白的聚合行為，從而反映面筋質(zhì)量。首先面粉和溶液混合攪拌后形成均勻的懸浮溶液，然后面筋組分在高剪切力的作用下被分離出來并發(fā)生聚集，形成均勻的面筋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步的攪拌則會(huì)破壞面筋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，整個(gè)過程中扭矩隨時(shí)間的變化被自動(dòng)記錄并以圖表的形式展現(xiàn)。不同面筋質(zhì)量的面粉在面筋聚集儀上的表現(xiàn)不同，強(qiáng)筋粉的面筋質(zhì)量好，面筋網(wǎng)絡(luò)相互作用力強(qiáng)，破壞面筋結(jié)構(gòu)所需要的力較大，具體在面筋聚集儀上表現(xiàn)為峰值較大；而弱筋粉的峰值較小。

1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

本研究通過Excel 2007進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的匯總分析，運(yùn)用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行33 個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性分析、PCA，使用Simca 14.1進(jìn)行OPLS法分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同品質(zhì)性狀的遺傳變異

將小麥品質(zhì)性狀從面筋聚集特性、籽粒特性、面粉特性、面團(tuán)特性和淀粉糊化特性五方面進(jìn)行分析，由表2可知，面筋聚集特性各指標(biāo)變異系數(shù)在15.39%～61.34%。變異系數(shù)最大的是啟動(dòng)能量，為61.34%，最小的是BEM（峰值扭矩），變異系數(shù)為15.39%。分析可知，7 個(gè)面筋聚集儀特性指標(biāo)在品種間均存在著廣泛的遺傳變異。籽粒品質(zhì)中硬度指數(shù)的平均值為55.78，變幅為19.15～81.71，變異系數(shù)最大（33.58%），說明供試材料中包括軟質(zhì)麥、混合麥和硬質(zhì)麥；容重的變異系數(shù)最?。?.60%）。面粉品質(zhì)中面筋指數(shù)的平均值為54.01，變幅為26.20～90.40，變異系數(shù)最大（25.85%）；濕面筋含量的平均值為36.78%，變幅為24.60%～49.70%，變異系數(shù)最?。?3.16%）。面團(tuán)品質(zhì)中穩(wěn)定時(shí)間的平均值為5.77 min，變幅為1.20～23.50 min，變異系數(shù)最大（80.34%），其中形成時(shí)間、粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)、拉伸面積、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的變異系數(shù)均較大，都在50%以上；吸水率的平均值為60.65%，變幅為54.30%～71.10%，變異系數(shù)最?。?.20%）?？梢钥闯?，除吸水率變異系數(shù)較小外，形成時(shí)間、穩(wěn)定時(shí)間、弱化度、粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)、拉伸面積、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的變異系數(shù)均較大，可見小麥粉面團(tuán)品質(zhì)可以很好反映小麥品種間的品質(zhì)差異。淀粉糊化特性中稀懈值的平均值為789.47 cP，變幅為393.00～1 369.00 cP，變異系數(shù)最大（35.48%），峰值時(shí)間的平均值為6.29 min，變幅為5.13～6.80 min，變異系數(shù)最小（3.68%）。

表2 不同品質(zhì)性狀的遺傳變異Table 2 Genetic variation in different quality traits

2.2 PCA結(jié)果

為去除不同量綱、數(shù)量級(jí)帶來的影響，使用SPSS 22.0分析軟件，對(duì)33 個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以PCA為提取方法進(jìn)行因子分析，以旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣和起始特征值大于1為標(biāo)準(zhǔn)，得到、、、、、六個(gè)公因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為84.221%，見表3，表明6 個(gè)PC代表小麥品質(zhì)的大部分信息。各因子選取旋轉(zhuǎn)元件矩陣中載荷絕對(duì)值大于0.7的指標(biāo)為解釋指標(biāo)。的累計(jì)貢獻(xiàn)率為23.856% ，解釋指標(biāo)為粒徑、千粒質(zhì)量、稀懈值、延伸度、啟動(dòng)能量、硬度指數(shù)、吸水率、回生值，稱為綜合因子。累計(jì)貢獻(xiàn)率為18.041%，解釋指標(biāo)為面筋指數(shù)、穩(wěn)定時(shí)間、粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)、形成時(shí)間、弱化度，稱為粉質(zhì)因子；通常認(rèn)為蛋白質(zhì)含量決定面筋指數(shù)，面筋指數(shù)越高，穩(wěn)定時(shí)間越長，粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)越大，弱化度越小。累計(jì)貢獻(xiàn)率為15.451%，解釋指標(biāo)為蛋白質(zhì)含量、濕面筋含量和干面筋含量，稱為蛋白質(zhì)因子；累計(jì)貢獻(xiàn)率為10.986%，解釋指標(biāo)為拉伸阻力、拉伸比例、最大拉伸阻力和拉伸面積，稱為拉伸因子；累計(jì)貢獻(xiàn)率為10.300%，解釋指標(biāo)為低谷黏度、最終黏度、峰值時(shí)間、峰值黏度，稱為淀粉因子；累計(jì)貢獻(xiàn)率為5.587%，解釋指標(biāo)為糊化溫度，稱為糊化因子。以各PC對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，對(duì)PC得分和相應(yīng)的權(quán)重進(jìn)行線性加權(quán)，構(gòu)建小麥品質(zhì)的評(píng)價(jià)函數(shù)：=0.283＋0.214＋0.183＋0.130＋0.122＋0.066 3，分別計(jì)算不同樣品的綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分（）。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣和方差貢獻(xiàn)率Table 3 Rotated component matrix and variance contribution rates of principal components

2.3 OPLS法結(jié)果

為了更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化及后續(xù)分析，將上述PCA結(jié)果作為基礎(chǔ)，采用有監(jiān)督模式的OPLS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，這樣做可以過濾掉與品質(zhì)不相關(guān)的正交變量，從而更加準(zhǔn)確地識(shí)別品質(zhì)間差異。以不同品種小麥的綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分作為因變量（），以2.1節(jié)中選取的33 個(gè)品質(zhì)指標(biāo)作為自變量（），進(jìn)行OPLS分析，其中=0.500，越接近1，模型越穩(wěn)定；=0.995，越大，模型的解釋能力越強(qiáng)，可以解釋99.5%的數(shù)據(jù)變化；=0.992，預(yù)測能力（）值越接近1時(shí)，OPLS模型的有效性越強(qiáng)。其中和分別表示所建模型對(duì)和矩陣的解釋率，表示模型的預(yù)測能力，理論上和越接近1.0說明模型越好，擬合準(zhǔn)確性越高；通常情況下和高于0.5（50%）較好，高于0.4即可接受，且兩者差值不應(yīng)過大。

如圖2A所示，弱化度、延伸度、稀懈值和糊化溫度與小麥綜合品質(zhì)呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)數(shù)值增高時(shí)，小麥綜合品質(zhì)呈下降趨勢，其余品質(zhì)指標(biāo)與小麥綜合品質(zhì)呈正相關(guān)。通常認(rèn)為變量重要性（variable importance for the projection，VIP）值大于1.0的變量在判別過程中具有重要作用，VIP值越大，該自變量對(duì)因變量的解釋能力越強(qiáng)，當(dāng)VIP值大于1時(shí)自變量在解釋因變量時(shí)具有顯著重要性，這些因子在影響指標(biāo)評(píng)價(jià)方面起主導(dǎo)作用。由圖2B可以看出，有18 個(gè)指標(biāo)VIP值大于1，按照VIP值大小依次為：PM、AM、聚集能量、啟動(dòng)能量、弱化度、硬度指數(shù)、穩(wěn)定能量、粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)、吸水率、BEM、穩(wěn)定時(shí)間、稀懈值、回生值、千粒質(zhì)量、粒徑、沉降值、形成時(shí)間和最大拉伸阻力。與上述PCA中的結(jié)果一致。18 個(gè)VIP值大于1的指標(biāo)中包含了PCA中6 個(gè)公因子信息及面筋聚集儀測定特性中的6 個(gè)檢測指標(biāo)，說明通過檢測面筋聚集儀測定指標(biāo)可以快速反映小麥的品質(zhì)差異。

圖2 小麥品質(zhì)特性指標(biāo)OPLS回歸系數(shù)（A）和VIP值（B）Fig.2 Regression coefficients of OPLS (A) and VIP values (B) for wheat quality characteristics

2.4 小麥綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分與面筋聚集儀測定指標(biāo)的關(guān)系及VIP值大于1指標(biāo)的相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步分析面筋聚集儀測定指標(biāo)與小麥綜合品質(zhì)之間的關(guān)系，特地將綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分與面筋聚集儀測定6 個(gè)指標(biāo)BEM、AM、PM、啟動(dòng)能量、穩(wěn)定能量和聚集能量的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示。面筋聚集儀測定6 個(gè)檢測指標(biāo)與綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分之間具有較好的線性關(guān)系，決定系數(shù)在0.506～0.739 2之間，其中AM和PM與綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分的分別為0.706 1和0.739 2。

圖3 小麥綜合品質(zhì)評(píng)價(jià)得分與GPT指標(biāo)的關(guān)系Fig.3 Relationship between comprehensive evaluation score of wheat quality and GPT indices

由表4可知，面筋聚集儀測試指標(biāo)BEM、AM、PM、啟動(dòng)能量、穩(wěn)定能量和聚集能量之間相互呈極顯著正相關(guān)。其中，聚集能量是面筋聚集動(dòng)力學(xué)指標(biāo)，與BEM和PM呈極顯著正相關(guān)（＜0.01），相關(guān)系數(shù)分別為0.941和0.956。籽粒品質(zhì)中的硬度指數(shù)與PM和聚集能量呈極顯著正相關(guān)（=0.822，＜0.01；=0.810，＜0.01）；面粉品質(zhì)中的沉降值用于反映面筋含量和面筋強(qiáng)度，其與BEM（=0.542，＜0.01）、AM（=0.656，＜0.01）、PM（=0.651，＜0.01）和聚集能量（=0.667，＜0.01）呈中度正相關(guān)。面團(tuán)品質(zhì)弱化度與面筋聚集儀測試指標(biāo)呈極顯著負(fù)相關(guān)，其中與AM的相關(guān)系數(shù)達(dá)到－0.785，AM代表面筋聚集完成前的值，可以反映小麥樣品中的麥谷蛋白含量；吸水率與BEM（=0.840，＜0.01）、PM（=0.806，＜0.01）和聚集能量（=0.824，＜0.01）呈極顯著正相關(guān)。這些數(shù)據(jù)都表明面筋聚集儀測定指標(biāo)可以快速反映小麥籽粒、面粉和面團(tuán)的品質(zhì)特性差異。蛋白質(zhì)和淀粉是小麥籽粒的主要營養(yǎng)成分，二者共同決定了面粉的品質(zhì)及用途，對(duì)小麥具有重要意義。為此，本實(shí)驗(yàn)通過快速黏度儀測定供試樣品的淀粉糊化特性，其中稀懈值與BEM（=－0.681，＜0.01）、AM（=－0.567，＜0.01）、PM（=－0.726，＜0.01）和聚集能量（=－0.676，＜0.01）呈極顯著負(fù)相關(guān)。峰值黏度和低谷黏度的差值稱為稀懈值，該兩項(xiàng)指標(biāo)是決定食品加工工藝的重要因素，尤其峰值黏度顯示了淀粉結(jié)合水的能力和淀粉酶活性大小。因此，通過面筋聚集儀測試指標(biāo)也可以快速反映小麥面粉的淀粉特性。

表4 常規(guī)品質(zhì)指標(biāo)與面筋聚集儀測試指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)Table 4 Coefficients of correlation between conventional quality indices and GlutoPeak parameters

3 討 論

3.1 面筋聚集特性與常規(guī)品質(zhì)特性的關(guān)系

在使用GlutoPeak進(jìn)行測試過程中，樣品受到強(qiáng)烈的機(jī)械作用會(huì)形成面筋網(wǎng)絡(luò)，BEM反映了破壞面筋結(jié)構(gòu)所需要力的大小，峰值扭矩越大，證明面筋破壞時(shí)所需的力越大。一般而言，強(qiáng)筋粉的面筋質(zhì)量好，面筋網(wǎng)絡(luò)相互作用力強(qiáng)，破壞面筋結(jié)構(gòu)所需要的力較大。面筋聚集儀所展示的參數(shù)聚集能量代表了從峰前值到峰后值曲線與橫軸所圍區(qū)域的面積，它可以用來區(qū)分不同樣品的麥谷蛋白大聚體的含量，并預(yù)測與面筋強(qiáng)度和延展性相關(guān)的常規(guī)參數(shù)。Gvcbilmez等使用12 個(gè)不同硬度的冬小麥，研究面筋聚集儀的各項(xiàng)參數(shù)與小麥流變學(xué)特性之間的相關(guān)性，結(jié)果表明，峰值時(shí)間、峰值扭矩、聚集能量與面筋的流變學(xué)特性之間呈現(xiàn)相關(guān)性，從而可以反映小麥樣品的流變學(xué)特性。本研究結(jié)果與上述結(jié)果一致，在實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)，有些強(qiáng)筋力小麥有2 個(gè)峰而不是1 個(gè)，這可能與面筋強(qiáng)度有關(guān)，面筋聚集由于強(qiáng)度大，在第1次攪拌時(shí)不能完全破壞，出現(xiàn)第2次峰值；也可能與面粉的吸水率有關(guān)，面粉吸水率高，加入相同的水時(shí)，面粉稠度不夠，在第1次攪拌時(shí)不能完全破壞，出現(xiàn)了第2次峰值。在Malegori等的研究中也遇到了這種情況，認(rèn)為蒸餾水作為溶劑不能很好區(qū)分樣品。也有研究者提出通過測量面筋的聚集行為快速評(píng)價(jià)小麥烘焙品質(zhì)。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，醇溶蛋白與麥谷蛋白的比例影響著面筋聚集儀的PMT值，不同小麥品種的麥谷蛋白的含量影響著BEM值，醇溶蛋白和谷蛋白為小麥的儲(chǔ)藏蛋白，直接決定面粉的黏彈性和強(qiáng)度。說明面筋峰值儀參數(shù)可以快速、準(zhǔn)確對(duì)小麥粉的面筋特性進(jìn)行測定。也有研究表明，GlutoPeak在面條和面食生產(chǎn)中具有預(yù)測面筋質(zhì)量的潛力。

3.2 借助OPLS等多元統(tǒng)計(jì)分析方法客觀判斷小麥品質(zhì)

面對(duì)小麥品種間品質(zhì)的復(fù)雜差異，從各個(gè)品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)出發(fā)，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部相互關(guān)系，從而客觀判斷品質(zhì)優(yōu)劣。依據(jù)常規(guī)品質(zhì)檢驗(yàn)方法完成一個(gè)小麥籽粒的完整特性耗時(shí)長，需要的樣品量也較大，而且所需儀器昂貴，此外由于小麥新品種選育過程中，苗頭品系種子量有限，進(jìn)行完整的常規(guī)品質(zhì)檢測受限；而單單通過沉降值或者濕面筋含量等一兩個(gè)指標(biāo)又不足以反映樣品的品質(zhì)特性。PCA是將多指標(biāo)簡化為少量綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于小麥種質(zhì)間品質(zhì)分類評(píng)價(jià)中。目前，對(duì)于小麥品質(zhì)性狀的PC進(jìn)行了大量研究，然而對(duì)于不同小麥品系的品質(zhì)性狀的PCA，獲得的PC因子也不盡相同。李桂萍等對(duì)雜種小麥品質(zhì)性狀進(jìn)行PCA，最終確定蛋白質(zhì)因子和面團(tuán)因子。在本研究中，對(duì)81 份不同品種小麥的33 個(gè)品質(zhì)性狀進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，通過因子分析，將品質(zhì)性狀綜合為6 個(gè)PC因子，即綜合因子、粉質(zhì)因子、蛋白質(zhì)因子、拉伸因子、淀粉特性因子和糊化因子，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.221%，基本解釋33 個(gè)變量中的大部分信息。為了進(jìn)一步驗(yàn)證PCA中不同差異特征指標(biāo)代表性，引出一種有監(jiān)督模式的識(shí)別方法OPLS分析。OPLS相對(duì)PCA是一種有監(jiān)督的分析模式，目前應(yīng)用于茶葉、枸杞、鹿龜酒等。本研究在保證81 個(gè)不同樣品沒有離群樣本點(diǎn)，OPLS模型可靠，未存在過擬合現(xiàn)象后，找到18 個(gè)VIP值大于1的指標(biāo)，分別為：PM、AM、聚集能量、啟動(dòng)能量、弱化度、硬度指數(shù)、穩(wěn)定能量、粉質(zhì)質(zhì)量指數(shù)、吸水率、BEM、穩(wěn)定時(shí)間、稀懈值、回生值、千粒質(zhì)量、粒徑、沉降值、形成時(shí)間和最大拉伸阻力。這些指標(biāo)包括了PCA篩選出的6 個(gè)公因子信息，其中弱化度和稀懈值與小麥綜合品質(zhì)呈負(fù)相關(guān)。聚集能量與硬度指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.810，BEM與吸水率的相關(guān)系數(shù)為0.840，AM與弱化度的相關(guān)系數(shù)為－0.785，PM與稀懈值的相關(guān)系數(shù)為－0.726。不同小麥品種間品質(zhì)差異顯著，可以綜合評(píng)價(jià)小麥品質(zhì)。從中發(fā)現(xiàn)面筋聚集特性中的6 個(gè)檢測指標(biāo)VIP值均大于1，說明通過面筋聚集儀測定指標(biāo)可以快速反映小麥的品質(zhì)差異。

4 結(jié) 論

不同小麥品種的面筋聚集特性、籽粒品質(zhì)、面粉面團(tuán)品質(zhì)和淀粉糊化特性存在明顯差異。面筋聚集特性與面團(tuán)的流變學(xué)特性之間呈顯著或極顯著相關(guān)。該研究表明，面筋聚集儀測定是一種有用和可靠的方法，可以在幾分鐘內(nèi)對(duì)小樣本量根據(jù)面筋聚集特性表征小麥粉品質(zhì)。與粉質(zhì)儀、拉伸儀等測定小麥品質(zhì)的傳統(tǒng)方法相比，在檢測周期、樣品用量以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面具有一定的優(yōu)勢，適合于小麥品質(zhì)的快速檢測。在小麥育種試驗(yàn)中，由于樣本量有限而需要大量樣本量的品系選擇時(shí)，該方法可用于快速預(yù)測品種的吸水能力、硬度指數(shù)、面筋質(zhì)量。雖然面筋聚集儀測定指標(biāo)聚集能量與蛋白質(zhì)含量、吸水率、硬度指數(shù)之間這種極顯著正相關(guān)關(guān)系的物理化學(xué)基礎(chǔ)尚未闡明，但在面筋聚集實(shí)驗(yàn)中，小麥粉的水化能力很可能強(qiáng)烈影響高速剪切下面筋漿的稠度。本研究后續(xù)還需要豐富樣品容量，如不同產(chǎn)地、不同品種等樣品，同時(shí)繼續(xù)通過PCA、聚類分析與OPLS相結(jié)合的方式全面、客觀地對(duì)小麥品質(zhì)進(jìn)行分析和綜合評(píng)價(jià)。